Вопросы с тегом «logistic»

У меня есть двоичная переменная результата {0,1} и переменная предиктора {0,1}. Я думаю, что не имеет смысла заниматься логистикой, если я не включу другие переменные и не вычислю соотношение шансов. С одним бинарным предиктором не будет ли вычисление вероятности достаточным в сравнении с отношением шансов?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

У меня есть данные вина из здесь , который состоит из 11 числовых независимых переменных с зависимой рейтинг , связанной с каждой записью со значениями от 0 до 10. Это делает его отличный набор данные , чтобы использовать регрессионную модель для изучения взаимосвязи между переменными и ассоциированным рейтинг. Однако будет …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Есть ли предположение о переменной ответа логистической регрессии? Например, предположим, у нас есть точек данных. Похоже, что ответ исходит из дистрибутива Бернулли с . Следовательно, мы должны иметь распределений Бернулли с другим параметром .Y i p i = логит ( β 0 + β 1 x i ) 1000 р100010001000YiYiY_ipi=logit(β0+β1xi)pi=logit(β0+β1xi)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

Я использую Python Scikit-Learn для обучения и проверки логистической регрессии. scikit-learn возвращает коэффициенты регрессии независимых переменных, но не предоставляет стандартных ошибок коэффициентов. Мне нужны эти стандартные ошибки для вычисления статистики Вальда для каждого коэффициента и, в свою очередь, для сравнения этих коэффициентов друг с другом. Я нашел одно описание того, …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

Я смотрю на использование лассо в качестве метода выбора признаков и подбора прогнозирующей модели с бинарной целью. Ниже приведен код, с которым я играл, чтобы опробовать метод с регуляризованной логистической регрессией. Мой вопрос заключается в том, что я получил группу «значимых» переменных, но могу ли я упорядочить их, чтобы оценить …

18 logistic  importance  glmnet 

В логит-модели есть ли более умный способ определить влияние независимой порядковой переменной, чем использовать фиктивные переменные для каждого уровня?

18 logistic  logit  ordinal-data 

Является ли сила логистической регрессии и критерий Стьюдента эквивалентной? Если это так, то они должны быть «эквивалентными плотности данных», под которыми я подразумеваю, что одно и то же количество базовых наблюдений дает одинаковую мощность при фиксированной альфа-коэффициенте 0,05. Рассмотрим два случая: [Параметрический t-критерий]: из биномиального наблюдения сделано 30 ничьих, и …

18 logistic  t-test  power  power-analysis 

Я использую модель Logit. Моя зависимая переменная является двоичной. Однако у меня есть независимая переменная , которая является категоричным и содержит ответы: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Итак, это порядковый номер («количественный категориальный»). Я не уверен, как справиться с этим в модели. Я использую gretl. [Примечание от …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

В множественной линейной регрессии можно найти коэффициент по следующей формуле. б = ( х'Икс)- 1( X') Yбзнак равно(Икс'Икс)-1(Икс')Yb = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Например: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) > …

18 logistic  regression-coefficients 

У меня есть следующая функция вероятности: Проб = 11 + е- зПробзнак равно11+е-Z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} где Z= B0+ B1Икс1+ ⋯ + BNИксN,Zзнак равноВ0+В1Икс1+⋯+ВNИксN,z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Моя модель выглядит Pr ( Y= 1 ) = 11 + опыт( - [ - 3,92 + …

18 probability  logistic  logit 

У меня есть числовая переменная, которая оказывается несущественной в многомерной модели логистической регрессии. Однако, когда я делю это на группы, это внезапно становится значительным. Это очень нелогично для меня: при категоризации переменной мы отказываемся от некоторой информации. Как это может быть?

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

Я узнал о модели пропорционального риска Кокса. У меня большой опыт подбора моделей логистической регрессии, и поэтому для построения интуиции я сравнивал модели, подходящие для использования coxphиз «выживания» R, с моделями логистической регрессии, подходящими для использования glmс family="binomial". Если я запускаю код: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Я построил классификатор логистической регрессии, который очень точен в моих данных. Теперь я хочу лучше понять, почему это так хорошо работает. В частности, я хотел бы оценить, какие функции вносят наибольший вклад (какие функции являются наиболее важными) и, в идеале, количественно оценить, насколько каждая функция вносит вклад в точность общей …

17 machine-learning  logistic  feature-selection  importance 

Это мой первый пост на StackExchange, но я уже давно использую его в качестве ресурса, я сделаю все возможное, чтобы использовать соответствующий формат и внести соответствующие изменения. Кроме того, это вопрос, состоящий из нескольких частей. Я не был уверен, должен ли я разделить вопрос на несколько разных постов или только …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Я только что прочитал о мере отклонения для логистической регрессии. Однако та часть, которая называется насыщенной моделью, мне не ясна. Я сделал обширный поиск в Google, но ни один из результатов не ответил на мой вопрос. До сих пор я обнаружил, что насыщенная модель имеет параметр для каждого наблюдения, что, …

17 logistic  deviance